Functional traits of plant roots and Collembola determine their tri‐trophic interactions with soil microbes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditionally, leaf litter has been recognized as the main driver of the soil food web, but more recently roots have been shown to play an important role in fuelling soil organisms. Root functional traits were shown to have direct effects on microbes and Nematoda, but many knowledge gaps remain such as the effects of root traits on Collembola. Here, in a microcosm experiment, we studied the tri‐trophic interactions between roots, microbes and Collembola in relation to 10 plant species individually. Eleven root traits were measured to test whether they have an influence on Collembola and microbe community structure and Collembola functional structure based on six traits. The interactions between microbes and Collembola were also tested. Our results show that plant species identity significantly influences the structure of Collembola communities, and this variation is primarily explained by root traits and microbial communities. Collembola feeding traits based on mandibular morphology were useful to identify top‐down control on microbial communities. Our study also suggests that root traits such as fine root length and root diameter modify Collembola–microbe interactions, hypothetically by modifying soil porosity. Overall, we obtained better results by looking at the whole system, rather than looking at bi‐trophic interactions. This illustrates the importance of a holistic approach when studying biotic interactions in soil ecosystems. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».